[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于非均勻嵌套MIMO雷達(dá)的柵瓣抑制方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910478401.0
• 申請(qǐng)日: 2019-06-03
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110376557B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-08-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李軍;常峻青;薛玉喜;亢海龍;張玉洪;衛(wèi)雨松;尉澤華
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G01S7/36
• 分類(lèi)號(hào): G01S7/36
• 代理公司: 西安嘉思特知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61230
• 代理人: 張捷

1.一種基于非均勻嵌套MIMO雷達(dá)的柵瓣抑制方法，其特征在于，所述非均勻嵌套MIMO雷達(dá)的發(fā)射機(jī)為包括M個(gè)陣元的線陣，接收機(jī)為包括N個(gè)陣元的線陣，M和N為正整數(shù)，所述方法包括以下步驟：

步驟1，建立所述非均勻嵌套MIMO雷達(dá)的接收信號(hào)模型，所述接收信號(hào)模型的收發(fā)陣均為線陣，通過(guò)對(duì)所述接收信號(hào)模型進(jìn)行分析推導(dǎo)得到收發(fā)聯(lián)合歸一化方向圖；

步驟2，對(duì)所述聯(lián)合歸一化方向圖進(jìn)行合并，再利用Poisson求和公式對(duì)合并后的聯(lián)合歸一化方向圖進(jìn)行級(jí)數(shù)求和變化；

步驟3，根據(jù)駐相定理、泰勒二階展開(kāi)和菲涅爾積分，將所述級(jí)數(shù)求和變化的積分項(xiàng)進(jìn)行近似，得到第l次柵瓣；

步驟4，設(shè)定所述第l次柵瓣的幅值為一常數(shù)，進(jìn)行等式變換和對(duì)應(yīng)積分得到陣元間隔函數(shù)；

步驟5，根據(jù)所述陣元間隔函數(shù)反推出虛擬陣元位置，并將滿足柵瓣抑制的布陣方案的求解轉(zhuǎn)換成優(yōu)化問(wèn)題來(lái)求解收發(fā)陣的實(shí)際位置；

步驟6，使用遺傳算法對(duì)所述步驟5中的優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解；

所述步驟6具體包括以下子步驟：

(6a)建立初始種群S⁽⁰⁾，所述初始種群S⁽⁰⁾包含G個(gè)個(gè)體，每個(gè)個(gè)體為1×P維的基因矩陣，P取決于陣列長(zhǎng)度L和最小單位間隔d_min，P＝L/d_min，其中，L＞0，d_min＞0，G和P均為正整數(shù)，所述基因矩陣由二進(jìn)制表示，所述基因矩陣的值由0和1組成，根據(jù)總陣元數(shù)MN和所述個(gè)體的長(zhǎng)度P計(jì)算初始基因矩陣設(shè)置為1概率P_s，P_s＝MN/P，并進(jìn)行所述初始種群S⁽⁰⁾的初始化，再對(duì)迭代次數(shù)c以及種群代數(shù)t進(jìn)行初始化，令c＝1，t＝0；

(6b)利用適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算得到計(jì)算種群S^(t)中各個(gè)體的適應(yīng)度并記錄最大適應(yīng)度基因矩陣，根據(jù)適應(yīng)度大小，采用輪盤(pán)賭選擇算法對(duì)所述種群S^(t)進(jìn)行選擇，其中，當(dāng)t＝0時(shí)，第t代種群S^(t)為初始種群S⁽⁰⁾；

(6c)設(shè)置交叉概率P_c，通過(guò)所述交叉概率P_c確定是否對(duì)第t代種群S^(t)執(zhí)行交叉操作，若確定執(zhí)行交叉操作，則對(duì)所述第t代種群S^(t)的G個(gè)個(gè)體隨機(jī)選擇兩個(gè)基因矩陣進(jìn)行配對(duì)，并從配對(duì)的所述基因矩陣中隨機(jī)選擇多個(gè)基因作為交叉點(diǎn)，并在所述交叉點(diǎn)對(duì)每對(duì)配對(duì)的個(gè)體進(jìn)行交叉操作；

(6d)設(shè)置變異概率P_v，根據(jù)所述變異概率P_v判斷對(duì)第一種群中是否存在需要執(zhí)行變異操作的個(gè)體；若存在需要執(zhí)行交叉操作的個(gè)體，則從所述第一種群的每個(gè)個(gè)體中隨機(jī)選取預(yù)設(shè)數(shù)目的基因作為變異基因，對(duì)于每個(gè)所述變異基因，若所述變異基因的原始值為0則變?yōu)?，若所述變異基因的原始值為1則變?yōu)?，其中，若所述步驟(6c)中未對(duì)所述第t代種群進(jìn)行交叉操作，則所述第一種群為所述第t代種群，否則，所述第一種群為經(jīng)過(guò)交叉操作后的第t代種群；

(6e)經(jīng)過(guò)選擇、交叉、變異并選取符合條件的個(gè)體組成第t+1代種群，使用所述第t代種群中適應(yīng)度最大的基因矩陣替換第t+1代種群中適應(yīng)度最小的基因矩陣；

若確定經(jīng)選擇、交叉、變異后的個(gè)體的適應(yīng)度大于所述第t代種群中選擇兩條個(gè)體的適應(yīng)度，則將經(jīng)選擇、交叉、變異后的個(gè)體作為第t+1代種群的一個(gè)個(gè)體，隨后判斷迭代次數(shù)c是否達(dá)到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)CNT，若迭代次數(shù)c未達(dá)到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)CNT，則令迭代次數(shù)c以及種群代數(shù)t分別加1，并令第t代種群直至迭代次數(shù)c達(dá)到所述預(yù)設(shè)迭代次數(shù)CNT；若迭代次數(shù)c達(dá)到預(yù)設(shè)迭代次數(shù)CNT，則確定第t代種群S^(t)中的最優(yōu)個(gè)體，并利用所述最優(yōu)個(gè)體得到所述非均勻嵌套MIMO雷達(dá)收發(fā)陣元的位置，進(jìn)而得到基于所述接收信號(hào)模型的柵瓣抑制布陣方式。